Terbit online pada laman  : https://ejournal.seminar-id.com/index.php/bees

## BEES: Bulletin of Electrical and Electronics Engineering
ISSN 2722-6522 (Media Online), Vol 1, No 3, Maret 2021, pp 115-121

## Penerapan Data Mining Klasifikasi C4.5 Pada Penerima Beasiswa di SMK Swasta Anak Bangsa

## Millah Sari, Agus Perdana Windarto, Harly Okprana
STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia Email: 1 millahsari99@gmail.com, 2,* agus.perdana@amiktunasbangsa.ac.id, 3 harly@amiktunasbangsa.ac.id I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A K
Article History Received : Mar 31, 2021 Accepted : Mar 31, 2021 Published  : Mar 11, 2021 Data  Mining  adalah  serangkaian  proses  untuk  menggali  nilai  tambah  berupa pengetahuan yang selama ini tidak diketahui secara manual dari suatu kumpulan data.  Atribut  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  ada  5  (lima)  yaitu:  Nilai,
Kehadiran,  Semester,  Penghasilan  Orang  Tua  (PO),  dan  Jumlah  Tanggungan Orang  Tua  (JTO).  Berdasarkan  pengolahan  data  menggunakan software RapidMiner  5.3.0.0 didapat  nilai  akurasi  sebesar  92,70%,  artinya  bahwa  rule yang dihasilkan tingkat kebenarannya mendekati 100%. Dimana hasil dari class precision label  Layak  sebesar  92,05%  dan  label  Tidak  Layak  sebesar  93,24%. Sesuai  dengan  ketentuan  tersebut  maka  hasil  perhitungan  manual  dengan pengujian RapidMiner menghasilkan  sebanyak  9  model  aturan  atau rule Penerima  Beasiswa.  Artinya  hasil  proses  yang  dilakukan  peneliti  pada perhitungan  Algoritma  C4.5  dan Rapidminer diperoleh  hasil  yang  sama  dan sesuai.  Sehingga  pengujian  dengan RapidMiner dapat  dikatakan  berhasil  dan dapat menemukan pohon keputusan pada kasus penerima Beasiswa.
Kata Kunci : Beasiswa; Data Mining; Algoritma C4.5

## K ORESPONDENSI
Email: agus.perdana@amiktunasbangsa.ac.id

## A B S T R A C T
Data  Mining  is  a  series  of  processes  to  explore  added  value  in  the  form  of knowledge that has not been known manually from a data set. There are 5 (five) attributes  used  in  this  study,  namely:  Value,  Attendance,  Semester,  Parents' Income  (PO),  and  Number  of  Dependent  Parents  (JTO).  Based  on  data processing using Rapid Miner 5.3.0.0 software, an accuracy value of 92.70% is obtained,  meaning  that  the  resulting  rule  is  close  to  100%  correct.  Where  the results  of  the  feasible  precision  label  class  are  92.05%  and  the  inappropriate label  is  93.24%.  In  accordance  with  these  provisions,  the  results  of  manual calculations  by  Rapid  Miner  testing  produce  9  models  of  rules  or  rules  for Scholarship Recipients. This means that the results of the process carried out by researchers  on  the  calculation  of the  C4.5 Algorithm  and  Rapidminer  obtained the same and appropriate results. So that testing with Rapid Miner can be said to be successful and can find a decision tree in the case of Scholarship recipients.
Keywords: Scholarship; Data Mining; Algoritma C4.5

## 1. PENDAHULUAN
Mendapatkan  pendidikan  adalah  merupakan  hak  asasi  sekaligus  kewajiban  bagi  setiap  warga  negara  Indonesia sebagaimana  yang  tercantum  dalam  UUD  1945  Pasal  31  ayat  1-2[1].  Beasiswa  merupakan  penghargaan  yang diberikan  kepada  siswa  berprestasi  dalam  studi  yang  ditempuhnya.  Beasiswa  diberikan  dengan  harapan  dapat menumbuhkan dan meningkatkan semangat siswa dalam belajar dan  mampu membantu agar orang tua tidak perlu memikirkan  biaya  sekolah.  Penelitian  ini  dilakukan  di  SMK  Swasta  Anak  Bangsa  yang  beralamat  di  Jl.  Utama Bandar siantar kec. Gunung Malela Kab.Simalungun.  SMK Swasta Anak Bangsa memiliki kurang lebih 137 siswa, dari jumlah siswa yang di rekomendasikan dalam pemberian beasiswa.
Dalam  proses  penyeleksian  siswa  yang  berhak  mendapatkan  beasiswa  membutuhkan  waktu  yang  lama,  hal tersebut  dikarenakan  banyaknya  calon  siswa  yang  mengajukan  dan  kuota  penerimaan  yang  terbatas.  Sedangkan penerimaan  beasiswa  harus  tepat  sasaran  sesuai  dengan  kriteria  yang  berlaku.  Dalam  kondisi  ini  peneliti menemukan  kesalahan  dalam  penentuan  calon  penerimaan  beasiswa  pada  SMK  Swasta  Anak  Bangsa  seperti terpilihnya penerima beasiswa yang kurang tepat, maka dari itu diperlukan klasifikasi untuk membantu menentukan keputusan penerimaan beasiswa. dalam penentuan beasiswa terkadang mengakibatkan sulitnya membuat keputusan dalam  menentukan  calon  penerima  beasiswa.  Berdasarkan  penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  oleh:  [2]  dengan judul  “algoritma  C4.5  untuk  menentukan  mahasiswa  penerima  beasiswa”  pada  penelitian  sebelumnya  hasil
klasifikasinya  menggunakan  3  (tiga)  kriteria  yaitu:  IPK,  pekerjaan  dan  masa  kerja  yang  telah  ditentukan sebelumnya,  sedangkan  dalam  penelitian  yang  peneliti  lakukan  memiliki  5  (lima)  kriteria  yaitu:  Nilai,  Kehadiran, Semester, Penghasilan Orang Tua (PO), Jumlah Tanggungan Orang Tua (JTO).
Data mining adalah teknik atau cara yang digunakan untuk mengobservasi data menyeluruh secara otomatis. Data  mining berkonotasi  sebagai  pencarian  informasi  bisnis  berharga  dari  sumber  data  yang  besar.  [3][4] Klasifikasi  data  adalah  sebuah  proses  yang  menemukan  property  yang  sama  pada  sebuah  himpunan  objek  dalam sebuah  basis  data  dan  di  klasifikasikan  ke  dalam  kelas  yang  berbeda  menurut  model  klasifikasi  yang  ditetapkan. Klasifikasi memiliki tujuan utama yaitu untuk menemukan model yang membedakan atribut kedalam kategori yang sesuai, kemudian model tersebut digunakan untuk mengklasifikasi atribut yang kelasnya belum diketahui. [5][6][7] Algoritma  C4.5  merupakan  algortima  yang  digunakan  untuk  membentuk  pohon  keputusan.  Pohon  keputusan merupakan metode klasifikasi dan prediksi yang sangat kuat dan terkenal [8] [9] [10].
Salah  satu  metoda  Data  Mining  yang  umum  digunakan  adalah  decision  tree.  Decision  tree  adalah  struktur flowchart yang mempunyai tree(pohon), di mana setiap simpul internal menandakan suatu tes atribut, setiap cabang merepresentasikan  hasil  tes,  dan  simpul  daun  merepresentasikan  kelas  atau  distribusi  kelas  [11]  [12][13] . Berdasarkan  masalah  diatas  peneliti  mengambil  metode  C4.5  dari  cabang  bidang  keilmuan data  mining . Data mining berkonotasi sebagai pencarian informasi bisnis yang berharga dari sumber data yang besar. Algoritma C4.5 merupakan  pengembangan  algoritma  ID3  yang  digunakan  untuk  membentuk  pohon  keputusan.  Pohon  keputusan merupakan  cara  memprediksi  atau  mengklarifikasi  yang  sangat  kuat  karena  pohon  keputusan  dapat  membagi kumpulan  data  yang  besar  menjadi  himpunan-himpunan  record  yang  lebih  kecil  dengan  menerapkan  serangkaian aturan keputusan. Algoritma C4.5 akan mengubah data menjadi pohon keputusan dan aturan-aturan keputusan[14].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Pengumpulan Data
Tujuan  dari  Skripsi  ini  adalah  untuk  membuat  model  penerima  beasiswa  menggunakan algoritma C4.5  untuk meningkatkan kemauan belajar siswa menjadi  lebih  baik  dengan menyediakan data penerima beasiswa yang dapat digunakan  sebagai  pedoman  analisis  dalam  pembuatan  keputusan.  Pada  bagian  ini  kita  mulai  dengan menggambarkan studi kasus data mining pada sistem penerima beasiswa bagaimana mengumpulkan data yang dapat digunakan  pada  penelitian  ini.    Data  dikumpulkan  dari  database  pendidikan  dan  mensurvei    siswa  yang  telah menempuh  semester  2  sampai  dengan  tahun  2020  di  SMK  Swasta  Anak  Bangsa.  Instrumen  penelitian  yang digunakan harus mempunyai ukuran yang akurat. Secara terperinci, bagaimana mendapatkan input yang lebih baik dalam proses data mining yang digambarkan pada bagian sebelum pemprosesan data. Penulis memberikan tinjauan singkat  dari  beberapa analysis data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini.  Rancangan  penelitian  ini  pertama  kali dilakukan  dengan  melakukan  pengamatan (observasi) untuk  mempelajari  klasifikasi  data  Nilai  siswa.  Hasil pengamatan  kemudian  dibuat  percobaan  yang  mendukung,  selanjutnya  dilakukan  eksperimen  data  dengan menggunakan  rapidminer  yang  merupakan software  open  source untuk  membuat  model  aturan  data  yang  diambil dari kumpulan nilai SMK Swasta Anak Bangsa dan data formulir siswa. Hasil dari eksperimen data ini merupakan pengembangan dari ilmu pengetahuan yang nantinya dapat merupakan masukan bagi pemecahan masalah yang ada di  lembaga  pendidikan    SMK  Swasta  Anak  Bangsa.  Dalam  melakukan  klasifikasi  data  dari  kumpulan  nilai  SMK Swasta Anak Bangsa penulis melakukan tahapan, antara lain :
a) Mengambil data dari kumpulan nilai, seperti pada Gambar 1
Gambar 1. Record dari Kumpulan Nilai
b) Membuat beberapa kumpulan nilai data yang berbentuk baris menjadi kolom.
c) Melakukan Data Transformation Service ( DTS ) dari beberapa excel diubah ke 1 bentuk excel (.xls).
d) Untuk  mendapatkan  aturan    dari  data  rekomendasi  beasiswa  yang  diambil  dari  sekumpulan  nilai  penulis menggunakan program rapidminer dengan rancangan penelitiannya dapat dilihat pada Gambar 2.2
Gambar 2. Rancangan Penelitian Aturan Rekomendasi Beasiswa
Pada Gambar 2 dapat dijelaskan urutan pertama siswa melakukan sistem pendaftaran ke Sekolah Menengah Kejuruan,  kemudian  siswa  mengikuti  ujian  berdasarkan  matapelajaran  yang  diambil  setiap  semester.  Hasil  ujian disimpan  kedalam  database,  data  nilai  hasil  ujian  diklasifikasikan  dengan  melakukan  penyaringan  data  kemudian data  yang  sudah  konsisten  dilakukan  training  data,  apabila  sampel  data  sudah valid maka  dilakukan  pembuatan model  aturan  dengan  algoritma  C  4.5.  Hasil  dari  model  aturan  ini  menjadi  sebuah  rekomendasi  bagi  pihak manajemen Sekolah Menengah Kejuruan Swasta (SMKS).

## 2.2 Validitas dan Reliabilitas (Keakuratan) Data
Keakuratan instrumen yang digunakan pada penelitian ini adalah penting. Keakuratan mengacu apakan instrumen yang digunakan mengukur secara konsisten setiap waktu dan populasi (Gall et al., 1996).
Survei dalam studi ini diuji dalam jangka waktu dan ukuran internal yang terpercaya yang memiliki keterkaitan antara bagian bagian tes (Brown and Alexander, 1991). Hal ini menjamin apakah pengukuran instrumen secara akurat dimaksudkan untuk mengukur.

## 2.3 Preprocessing Data
Untuk mendapatkan input yang lebih baik dari teknik data mining , penulis melakukan beberapa preprocessing untuk data yang akan dikumpulkan. Data disusun dalam table yang berbeda yang dihubungkan dalam tabel tunggal. Tabel yang digabungkan adalah :
a) tabel Siswa
b) tabel Nilai
c) tabel Kehadiran
Dari  ke  4  tabel  di  atas,  dipilih  data  yang  digunakan  untuk  data  penelitian  yang  terdiri  dari  data  Nilai, RataMN, RataMK, RataC1, RataC2, RataC3, Kelas.

## 2.4 Alat Analisis Data
RapidMiner  adalah  aplikasi  perangkat  lunak  data  ilmu  pengetahuan  yang  dikembangkan  oleh  perusahaan  dengan nama  yang  sama,  yang  menyediakan  lingkungan  terpadu  untuk  pembelajaran  mesin  (machine  learning), pembelajaran  mendalam  (deep  learning),  penambangan  teks  (text  mining),  dan  analisis  prediktif  (predictive analytics). Aplikasi ini digunakan untuk aplikasi bisnis dan komersial serta digunakan untuk penelitian, pendidikan, pelatihan, pembuatan prototype dengan cepat, dan pengembangan aplikasi  serta mendukung semua langkah proses pembelajaran  mesin  termasuk  persiapan  data,  visualisasi  hasil,  validasi  dan  pengoptimalan  [15].  Rapidminer  5.3 digunakan  pada  studi  ini  untuk  menampilkan  kelompok  siswa  pada  kumpulan  data  dan  memperlihatkan  matriks presentasi yang tersebar dari kelompok data.

## 2.5 Instrument Penelitian
Dalam  penelitian  ini,  penulis  melakukan  beberapa  dataset  file  dalam  bentuk spreadsheet file  excel  2007  (xls). Transformasi data ini diperlukan sebagai masukan untuk perangkat lunak yang akan digunakan dalam penelitian ini. Dalam  pengolahan  data  transformasi,  penulis  menggunakan  perangkat  lunak  rapidminer  versi  5.3  Instrumen penelitian.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Bagian  ini  menyajikan  hasil  penelitian  yang  sesuai  dengan  pertanyaan-pertanyaan  yang  diajukan  pada  permulaan. Penelitian ini dilaksanakan pada satu  data set  yaitu penulis menggunakan dataset  Nilai yang diambil dari  database DAPODIK SMK Swasta Anak Bangsa. Data set bersifat nominal yang terdiri dari kehadiran, semester, Penghasilan
Orang Tua (PO) dan Jumlah Tanggungan Orang Tua (JTO). Kemudian data ditransformasikan ke format data excel 2003.
Kumpulan  data  yang  diperoleh  digunakan  sebagai  contoh  sumber  input  untuk  membuat  model  aturan menggunakan  algoritma  C4.5  dengan software Rapidminer. Dalam  percobaan  ini,  penulis  menampilkan  gambar pemetaan  model  aturan  keterhubungan  data  nilai    menggunakan  algoritma  C4.5  untuk  menganalisis  Penerima Beasiswa. Pohon Keputusan digunakan untuk membuat model aturan yang akan dipilih dalam mengambil keputusan pada bagian manajemen sekolah.

## 3.1 Pengolahan Data
Untuk  menentukan  penerima  beasiswa  menggunakan  metode  algoritma  C4.5  maka    data  yang  digunakan  dan dianalisa yaitu data siswa di SMK Swasta Anak Bangsa, dimana diproleh dari  data DAPODIK yaitu: Nilai Raport, Kehadiran,  Semester,  Penghasilan  Orang  Tua  (PO),  Jumlah  Tanggungan  Orang  Tua  (JTO).  Kelima  Atribut predicator    untuk  menghasilkan  atribut  target,  dimana  atribut  target  tersebut  menjadi  class  output  untuk  penerima beasiswa yaitu dibedakan menjadi 2 class (layak dan tidak layak).

## 3.1.1 Proses Perhitungan Algoritma C4.5
Perhitungan Algoritma C4.5 untuk memperoleh model aturan pohon keputusan dapat diuraikan sebagai berikut : Langkah 1:  Menghitung jumlah kasus, jumlah kasus untuk  keputusan Layak, jumlah kasus untuk  keputusan Tidak Layak.
Langkah  2:  Menghitung Entropy dari  semua  kasus  dan  kasus  yang  dibagi  berdasarkan  kelas  atribut  dengan persamaan  (1).  Selanjutnya  dilakukan  penghitungan Gain untuk  masing-masing  atribut  dengan  persamaan  (2). Berikut ini adalah perhitungan nilai entropy dan gain.
Menghitung entropy total :
Entropy [Total] = (− 63 137 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 63 137 )) + (− 74 137 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 74 137 ))
= 0,995344607 Menghitung entropy dan gain Nilai:
Entropy [Nilai – Tinggi] = 0 Entropy [Nilai  – Sedang] = (− 45 80 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 45 80 )) + (− 35 80 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 35 80 )) = 0,988699408
Entropy [Nilai – Rendah] = (− 5 44 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 5 44 )) + (− 39 44 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 39 44 )) = 0,510787823 0,995344607 − (( 13 137 𝑥0) + ( 80 137 𝑥0,988699408) + ( 44 137 𝑥0,510787823)) = 0,253953243 Gain [Minat siswa]
Menghitung entropy dan gain cara Kehadiran:
Entropy [Kehadiran  – Hadir]  = (− 63 137 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 63 137 )) + (− 74 137 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 74 137 ))
= 0,995344607 Entropy [Kehadiran  – Tidak Hadir]
= 0 Gain [Kehadiran] = 0,995344607 − (( 137 137 𝑥0,995344607)) = 0
Menghitung entropy dan gain Semester :
Entropy [Semester - Dua] = (− 7 46 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 7 46 )) + (− 39 46 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 39 46 )) = 0,615253891
Entropy [Semester – Empat]
= (− 38 59 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 38 59 )) + (− 21 59 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 21 59 )) = 0,939254721
Entropy [Semester – Enam]
= (− 18 32 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 18 32 )) + (− 14 32 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 14 32 ))
0,995344607 − (( 46 137 𝑥0,615253891) + ( 59 137 𝑥0,939254721) + ( 32 137 𝑥0,988699408))   = 0,153329362 = 0,988699408 Gain [Semester] =
Menghitung entropy dan gain Penghasilan Orang Tua (PO) :
Entropy [PO – Tinggi] = (− 1 7 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 7 )) + (− 6 7 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 6 7 ))
= 0,591672779
Entropy [PO – Sedang] = (− 8 41 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 8 41 )) + (− 33 41 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 33 41 ))
= 0,712064055
Entropy [PO - Rendah]
= (− 54 89 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 54 89 )) + (− 35 89 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 35 89 ))
0,995344607 − (( 46 137 𝑥0,591572779) + ( 59 137 𝑥0,939254721) + ( 32 137 𝑥0,988699408)) =  0,123900955 =
0,966870165 Gain [PO] =
Menghitung entropy dan gain Jumlah Tanggungan Orang Tua (JTO) : Entropy [JTO – Banyak] = 0
Entropy [JTO - Sedang] = (− 29 40 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 29 40 )) + (− 11 40 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 11 40 )) = 0,848548178 Entropy [JTO - Sedikit] = (− 34 97 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 34 97 )) + (− 63 97 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 63 97 )) = 0,934527566
0,995344607 − (( 0 137 𝑥0) + ( 40 137 𝑥0,848548178) + ( 97 137 𝑥0,934527566)) =  0,085920512 Gain [ JTO ]

## 3.1.2 Aturan Rules
Dari  perhitungan  diatas  terdapat  9  (Sembilan) rules yang  dapat  di  jadikan  sebagai  referensi  dalam  menentukan Penerima  Beasiswa.  Adapun  aturan  atau rule yang  terbentuk  berdasarkan  pohon  keputusan  yaitu  5  (empat) rules keputusan layak dan 4 (enam) rules keputusan tidak layak dijelaskan melalui teks narasi sebagai berikut:
1) Jika Nilai = Tinggi, Maka hasilnya Layak {Layak = 13, Tidak Layak = 0}
2) Jika Nilai = Sedang dan Penghasilan Orang Tua (PO) =Tinggi, maka hasilnya Tidak Layak {Layak = 0, Tidak Layak  = 4}
3) Jika Nilai = Sedang dan Penghasilan Orang Tua (PO) =Rendah, maka hasilnya Layak dan Tidak Layak {Layak = 40, Tidak Layak  = 10}
4) Jika  Nilai  =  Sedang,  Penghasilan  Orang  Tua  (PO)    =  Sedang  dan  Jumlah  Tanggungan  Orang  tua  (JTO)  = Sedang, maka hasilnya Layak dan Tidak Layak {Layak = 5, Tidak Layak = 5}
5) Jika Nilai = Sedang, Penghasilan Orang Tua (PO)  = Sedang dan Jumlah Tanggungan Orang tua (JTO) = Sedikit, maka Tidak Layak {Layak = 0, Tidak Layak = 16}
6) Jika Nilai = Rendah, Jumlah Tanggungan Orang Tua (JTO)  = Sedikit, maka hasilnya Tidak Layak {Layak = 0, Tidak Layak = 35}
7) Jika Nilai = Rendah, Jumlah Tanggungan Orang Tua (JTO) = Sedang, Penghasilan Orang Tua (PO) = Sedang, maka hasilnya Layak dan Tidak Layak { Layak = 1, Tidak Layak = 1}
8) Jika Nilai = Rendah, Jumlah Tanggungan Orang Tua (JTO) = Sedang, Penghasilan Orang Tua (PO) = Rendah, Semester = Dua, maka hasilnya Tidak Layak { Layak = 0, Tidak Layak = 3}
9) Jika Nilai = Rendah, Jumlah Tanggungan Orang Tua (JTO) = Sedang, Penghasilan Orang Tua (PO) = Rendah, Semester = Empat, maka hasilnya Layak { Layak = 4, Tidak Layak = 0}

## 3.2 Hasil Percobaan
Pengujian  terhadap  hasil  perhitungan  manual  menggunakan software RapidMiner dilakukan  melalui  beberapa tahapan proses yaitu :
a) Langkah pertama membuka software RapidMiner , dimana tampilan utamanya dapat kita lihat pada Gambar 3
Gambar 3. Tampilan Utama Rapidminer 5.3
b) Langkah kedua pilih New Process untuk membuat proses baru dan melakukan pengujian data. Berikut ini adalah tampilan New  Process  dan hasil  pengolahan  data  dengan  model  pohon  keputusan  sesuai  dengan software RapidMiner dapat dilihat pada Gambar 4 sebagai berikut :
Gambar 4. Decision Tree Pada Rapidminer
Gambar 4 diatas merupakan pohon keputusan yang dihasilkan pada Rapidminer dengan aturan atau rule yang dapat dilihat pada text view pada Gambar 5. berikut :
Gambar 5. Rule Decision Tree Pada Rapidminer
Hasil  penerapan  Algoritma  C4.5  menggunakan software  RapidMiner dengan  operator Split  Validation diperoleh nilai akurasi yaitu sebesar 92,70%. Hasil akurasi tersebut diperoleh dengan pengaturan pada operator spilt validation dengan nilai split ratio = 0,5 dan sampling type = linear sampling. Berikut ini adalah hasil akurasi yang diperoleh.
Gambar 6. Nilai Akurasi Algoritma C4.5
Gambar 7. Performance Vektor Algoritma C4.5
Dari gambar diatas nilai Accuracy sebesar 92,70%, artinya aturan atau rule yang dihasilkan mendekati 100%, dimana  untuk Class  Precision pada  prediksi  label  Layak  sebesar  92,05%  dan  prediksi  label  Tidak Paham  sebesar 93,24%.
Hasil  yang  dilakukan  peneliti  dalam  perhitungan  Algoritma  C4.5  diperoleh  9  model  aturan  atau rule Penerima beasiswa. Berdasarkan pengolahan data menggunakan software RapidMiner didapat nilai akurasi sebesar 92,70%,  artinya  bahwa  rule  yang  dihasilkan  tingkat  kebenarannya  mendekati  100%.  Dimana  hasil  dari class
precision label  Layak  sebesar  92,05%  dan  label  Tidak  Layak  sebesar  93,24%.  Paramet ers yang  digunakan  pada decision  tree telah  dilakukan  penyesuaian  terhadap  kriteria decision  tree yang  digunakan  pada RapidMiner yaitu information gain , maksimal depth = 20, confidance = 0,25, minimal gain = 0,1, minimal leaf size = 1, minimal size for split =  2, number  of  pruning  alt =  3.  Sesuai  dengan  ketentuan  tersebut  maka  hasil  perhitungan  manual  dengan pengujian RapidMiner menghasilkan  sebanyak  9  model  aturan  atau rule Penerima  Beasiswa.  Artinya  hasil  proses yang  dilakukan  peneliti  pada  perhitungan  Algoritma  C4.5  dan Rapidminer diperoleh  hasil  yang  sama  dan  sesuai. Sehingga  pengujian  dengan RapidMiner dapat  dikatakan  berhasil  dan  dapat  menemukan  pohon  keputusan  pada kasus penerima Beasiswa.

## 4. KESIMPULAN
Implementasi  Algoritma  C4.5  untuk  menentukan  Kelayakan  penerima  beasiswa  pada  SMK  Swasta  Anak  Bangsa telah berhasil dilakukan. Variable yang memiliki prioritas utama terhadap prediksi penerima beasiswa adalah siswa yang  memiliki  nilai  tinggi  maka  siswa  tersebut  dinyatakan  dengan  status  Layak.  Berdasarkan  pengolahan  data menggunakan software RapidMiner didapat  nilai  akurasi  sebesar  92,70%,  artinya  bahwa  rule  yang  dihasilkan tingkat  kebenarannya  mendekati  100%.  Dimana  hasil  dari class  precision label  Layak  sebesar  92,05%  dan  label Tidak Layak sebesar 93,24%. Parameters yang digunakan pada decision tree telah dilakukan penyesuaian terhadap kriteria decision  tree yang  digunakan  pada  RapidMiner  yaitu information  gain , maksimal  depth =  20, confidance = 0,25, minimal  gain = 0,1, minimal leaf size = 1, minimal  size for split = 2, number of pruning  alt = 3.  Sesuai  dengan ketentuan tersebut  maka hasil perhitungan manual  dengan pengujian RapidMiner menghasilkan sebanyak 9 model aturan atau rule Penerima Beasiswa. Artinya hasil proses yang dilakukan peneliti pada perhitungan Algoritma C4.5 dan Rapidminer diperoleh  hasil  yang  sama  dan  sesuai.  Sehingga  pengujian  dengan RapidMiner dapat  dikatakan berhasil  dan  dapat  menemukan  pohon  keputusan  pada  kasus  penerima  Beasiswa.  Dengan  melihat  hasil  pengujian tersebut  dapat  diambil  sebuah  kesimpulan    yaitu  pengujian  Data  Mining  Algoritma  C4.5  dapat  digunakan  dalam menentukan kelayakan penerima Beasiswa di SMK Swasta Anak Bangsa.

## REFERENCES
[1] N. Hijriana and M. Rasyidan, “Penerapan Metode Decision Tree Algoritma C4 . 5 Untuk Seleksi,” Sains Dan Teknol. , vol. 3, pp. 9–13, 2017.
[2] M. A. Rahman, “Algoritma C45 Untuk Menentukan Mahasiswa Penerima Beasiswa (Studi Kasus : Pps Iain Raden Intan Bandar Lampung),” J. Teknol. Inf. Magister Darmajaya , vol. 1, no. 02, pp. 118–128, 2015.
[3] A.  Khoerunnisa,  B.  Irawan,  and  M.  R.  Rumani,  “Analisis  dan  implementasi  perbandingan  algoritma  c.45  dengan  naïve bayes untuk prediksi penawaran produk,” E-Proceeding Eng. , vol. 3, no. 3, pp. 5029–5035, 2016.
[4] Tumini  and  L.  Damayanti,  “Aplikasi  Data  Mining  Untuk  Memprediksi  Kelulusan  Siswa  Dengan  Metode  Naive  Bayes Studi Kasus SMP Negeri 11 Kotabumu Utara,” Inform. SIMANTIK , vol. 3, no. 2, pp. 23–30, 2018.
[5] N.  Azwanti,  “Algoritma  C4.5  Untuk  Memprediksi  Mahasiswa  Yang  Mengulang  Mata  Kuliah  (Studi  Kasus  Di  Amik Labuhan  Batu),” Simetris  J.  Tek.  Mesin,  Elektro  dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  11–22,  2018,  doi: 10.24176/simet.v9i1.1627.
[6] H.  Okprana,  M.  R.  Lubis,  and  J.  T.  Hadinata,  “Prediksi  Kelulusan  TOEFL  Menggunakan  Metode  Resilient Backpropagation,” J. Edukasi dan Penelit. Inform. , vol. 6, no. 2, p. 275, 2020, doi: 10.26418/jp.v6i2.41224.
[7] Y. Mardi, “Data Mining : Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4.5,” J. Edik Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 213–219, 2017.
[8] D. Maurina and A. Z. Fanano, “Penerapan Data Mining Untuk Rekomendasi Beasiswa Pada Sma Muhammadiyah Gubug Menggunakan Algoritma C4.5,” J. UDINUS , pp. 5–6, 2015.
[9] J.  H.  Jaman  and  N.  I.  P.  Astuti,  “Penerapan  Algoritma  C4.5  untuk  Penentuan  Penerima  Beasiswa  (Studi  Kasus:  SDN Karawang  Kulon  III),” Techno  Xplore    J.  Ilmu  Komput.  dan  Teknol.  Inf. ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  25–29,  2018,  doi: 10.36805/technoxplore.v3i1.796.
[10]  A. S. Suweleh, D. Susilowati, and U. Bumigora, “Aplikasi Penentuan Penerima Beasiswa Menggunakan Algoritma C4 . 5 Jurnal BITe : Jurnal Bumigora Information Technology Jurnal BITe : Jurnal Bumigora Information Technology,” vol. 2, no. 1, pp. 12–21, 2020, doi: 10.30812/bite.v2i1.798.
[11]  Rismayanti,  “Implementasi  Algoritma  C4.5  Untuk  Menentukan  Penerima  Beasiswa  Di  Stt  Harapan  Medan,” Media Infotama , vol. 12, no. 2, pp. 116–120, 2016.
[12]  G.  R.  P,  A.  P.  Windarto,  E.  Irawan,  and  W.  Saputra,  “Penerapan  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  C4  .  5  Dalam Mengukur Tingkat Kepuasan Pasien BPJS,” Pros. Semin. Ris. dan Inf. sains , vol. 2, pp. 376–385, 2020.
[13]  R.  Winanjaya,  F.  Amir,  and  R.  Doni,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Memprediksi  Penerimaan  Peserta  Didik  Baru Menggunakan  Algoritma  C4.5,” Pros.  Semin.  Nas.  Ris.  Inf.  Sci. ,  vol.  1,  no.  September,  p.  1,  2019,  doi: 10.30645/senaris.v1i0.1.
[14]  R. Nofitri and N. Irawati, “ANALISIS DATA HASIL KEUNTUNGAN MENGGUNAKAN PENDAHULUAN Penerapan teknologi informasi saat ini berkembang begitu pesat . Salah satunya penerapan teknologi yang dapat diterapkan didunia industri yaitu untuk evaluasi terhadap kinerja perusahaan . Evaluasi me,” vol. V, no. 2, pp. 199–204, 2019.
[15]  R. W. Sari, A. Wanto, and A. P. Windarto, “Implementasi Rapidminer Dengan Metode K-Means (Study Kasus: Imunisasi Campak Pada Balita Berdasarkan Provinsi),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 2, no. 1, pp. 224– 230, 2018, doi: 10.30865/komik.v2i1.930.